The Role of Semantic Diversity in Word Recognition across Aging and Bilingualism
Notice bibliographique
Résumé
Frequency effects are pervasive in studies of language, with higher frequency words being recognized faster than lower frequency words. However, the exact nature of frequency effects has recently been questioned, with some studies finding that contextual information provides a better fit to lexical decision and naming data than word frequency (Adelman et al., 2006). Recent work has cemented the importance of these results by demonstrating that a measure of the semantic diversity of the contexts that a word occurs in provides a powerful measure to account for variability in word recognition latency (Johns et al., 2012, 2015; Jones et al., 2012). The goal of the current study is to extend this measure to examine bilingualism and aging, where multiple theories use frequency of occurrence of linguistic constructs as central to accounting for empirical results (Gollan et al., 2008; Ramscar et al., 2014). A lexical decision experiment was conducted with four groups of subjects: younger and older monolinguals and bilinguals. Consistent with past results, a semantic diversity variable accounted for the greatest amount of variance in the latency data. In addition, the pattern of fits of semantic diversity across multiple corpora suggests that bilinguals and older adults are more sensitive to semantic diversity information than younger monolinguals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».